一、matplotlib.pyplot matplotlib是python绘图中应用最广泛的组件,可以绘制多种图形:散点图、线条图、条形图、等高线图、灰度图、饼状图、量场图、极轴图、3D图等。 1、直接引用numpy数组的数据,指定绘制图形的类型、颜色、标记、线条属性等。 r--:红色虚线 ba:蓝色方框 g^:绿色三角形 运算符**,表示幂 - 返...
Area Plot 面积图与线图非常相似,它们也称为堆栈图。这些图可用于跟踪构成一个完整类别的两个或多个相关组随时间的变化。例如,让我们将一天中完成的工作归为类别,比如睡觉、吃饭、工作和玩耍 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping...
df['人均GDP(元)'].plot(kind='bar',color='r') plt.show() df['人均GDP(元)'].plot(kind='barh', color='r') plt.show() df['人均GDP(元)'].plot(kind='hist', color='r') plt.show() df['人均GDP(元)'].plot(kind='area', color='r') plt.show() df['人均GDP(元)'].plot...
import matplotlib.pyplot as plt 表示调用Matplotlib子类pyplot绘图,并as重命名为plt,方便代码调用。 plt.plot(X, X0.5, label="y=x0.5")表示调用plot()绘图,参数分别为X坐标、Y坐标和标签label。 plt.legend()显示右上角的图标,每条线对应label的含义。 plt.show()最后调用该函数显示绘制好的图形。 下面将上...
2.matplotlib 仿造matlab实现的python的绘图工具库 tip-不同图形的应用场景 折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况。(变化) 直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情況 ...
Matplotlib它是Python强大的数据可视化工具、2D绘图库，可以轻松生成简单而强大的可视化图形，可以绘制散点图、折线图、饼状图等图形。但其库本身过于复杂，绘制的图需要大量的调整才能变精致。import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x,y,'o')#绘制散点图 SeabornSeaborn是由斯坦福大学提供的一个python绘图库，绘制...
pandas,python+data+analysis的组合缩写,是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库,与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包,享有数分三剑客之名。 正因为pandas是在numpy基础上实现,其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似,但pandas与numpy的关系不是替代,而是互为补充。二者之间主要区别是: ...
pandas plot API。(日常绘图使用pandas足够了✅),优化matplotlib, 更方便绘图。 seaborn绘制统计图形。 基于matplotlib和pandas, 更高级,做了优化,可视化效果更好, 专业用于统计分析。 ⚠️:可视化课程的重点是:利用图形去理解数据,而不是注重图形的美观。
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...